論文の概要: Large-scale Dynamic Network Representation via Tensor Ring Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08798v1
• Date: Tue, 18 Apr 2023 08:02:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 15:45:50.985947
• Title: Large-scale Dynamic Network Representation via Tensor Ring Decomposition
• Title（参考訳）: テンソル環分解による大規模動的ネットワーク表現
• Authors: Qu Wang
• Abstract要約: 大規模動的ネットワーク(LDN)はインターネット時代においてますます重要になっている。 本研究では、LDNの効率的な表現学習のためのRing(TR)分解に基づくモデルを提案する。 2つの実LDNに関する実験的研究により,提案手法が既存モデルよりも精度が高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large-scale Dynamic Networks (LDNs) are becoming increasingly important in the Internet age, yet the dynamic nature of these networks captures the evolution of the network structure and how edge weights change over time, posing unique challenges for data analysis and modeling. A Latent Factorization of Tensors (LFT) model facilitates efficient representation learning for a LDN. But the existing LFT models are almost based on Canonical Polyadic Factorization (CPF). Therefore, this work proposes a model based on Tensor Ring (TR) decomposition for efficient representation learning for a LDN. Specifically, we incorporate the principle of single latent factor-dependent, non-negative, and multiplicative update (SLF-NMU) into the TR decomposition model, and analyze the particular bias form of TR decomposition. Experimental studies on two real LDNs demonstrate that the propose method achieves higher accuracy than existing models.
• Abstract（参考訳）: 大規模動的ネットワーク(LDN)はインターネット時代においてますます重要になっているが、これらのネットワークの動的な性質はネットワーク構造の進化を捉え、エッジウェイトが時間とともにどのように変化するかを捉え、データ分析とモデリングに固有の課題を提起している。 テンソルの潜在因子化(LFT)モデルは,LDNの効率的な表現学習を容易にする。 しかし、既存のLFTモデルはカノニカルなポリアディック因子化(CPF)に基づいている。 そこで本研究では,LDNの効率的な表現学習のためのテンソルリング分解に基づくモデルを提案する。 具体的には,単一潜在因子依存,非負および乗法的更新(slf-nmu)の原理をtr分解モデルに取り入れ,tr分解の特定のバイアス形式を分析する。 2つの実LDNに関する実験的研究により,提案手法が既存モデルよりも精度が高いことを示す。

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